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集成赋能：多标记学习算法的创新与突破

一、引言

1.1研究背景

1.1.1多标记学习的定义与挑战

在传统的监督学习中，每个样本通常只关联一个类别标记，然而现实世界中的许多数据对象具有多义性，一个样本往往可以同时属于多个类别，这种情况被称为多标记学习（Multi-LabelLearning）。例如，在图像标注任务中，一幅图像可能同时包含“天空”“树木”“河流”等多个对象，因此需要同时赋予这些类别标记；在文本分类中，一篇新闻报道可能既涉及“政治”又涉及“经济”等多个领域。

形式化地说，假设X代表示例空间，Y代表标记空间，多标记学习的任务是从训练集S=\{(x_1,y_1),(